TF-IDF并且Cosine Similarity是文本聚类的常用组合。每个文档都由TF-IDF权重的向量表示。
这就是我的课本所说的。
使用余弦相似度，您可以计算这些文档之间的相似度。
但是为什么这些技术恰好一起使用？
有什么好处？
例如也可以使用“ Jaccard相似性”吗？
我知道它是如何工作的，但我想知道为什么要使用这些技术。
TF-IDF是使用的权重。
余弦是使用的度量。
您可以不使用加权而使用余弦，但是结果通常会更糟。Jaccard可在集合上使用-在不将权重转换成其他东西而又不使其与余弦相同的情况下，如何使用权重并不明显。
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